a16z: AI도 광고를 피할 수 없다. 그 이면에는 막대한 수익화 압박이 있다.
저자: 브라이언 김(Bryan Kim)
번역·편집: TechFlow
TechFlow 서두: 인터넷은 기회, 탐색, 연결에 대한 보편적 접근의 기적이다. 그리고 이 기적을 뒷받침하는 것은 광고다. 마크(Marc)가 오랫동안 주장해 온 바에 따르면, “광고에 대해 원칙적인 입장을 취한다는 것은 곧 보편적 접근에 대해 원칙적인 입장을 취하는 것이다.” 광고야말로 우리가 아름다운 것들을 누릴 수 있는 이유다.
따라서 오픈AI(OpenAI)가 지난달 무료 사용자에게 광고를 도입할 계획을 발표한 것은, 지금까지(2026년 현재) ‘뉴스 같지 않은 최대의 뉴스’일 수 있다.
왜냐하면, 당신이 주의 깊게 지켜보았다면, 이런 일이 일어날 징후는 곳곳에 널려 있었기 때문이다. 광고 도입은 인터넷 서비스를 가능한 한 많은 소비자에게 제공하는 최선의 방식이다.
데이터에 따르면, 소비자용 AI 구독 서비스 기업들의 전환율은 모두 낮다(5–10%). 대부분의 사람들은 프로그래밍 같은 고부가가치 활동보다는 이메일 작성, 정보 검색 등 개인 생산성 업무를 위해 AI를 사용한다. 주간 활성 사용자(WAU) 8억 명 중 5–10%가 유료 구독자라면 이미 4,000만~8,000만 명에 달하지만, 10억 명 규모의 사용자 기반을 달성하려면 광고가 필수적이다.
전문 보기:
인터넷은 기회, 탐색, 연결에 대한 보편적 접근의 기적이다. 그리고 이 기적을 뒷받침하는 것은 광고다. 마크가 오랫동안 주장해 온 바에 따르면, “광고에 대해 원칙적인 입장을 취한다는 것은 곧 보편적 접근에 대해 원칙적인 입장을 취하는 것이다.” 광고야말로 우리가 아름다운 것들을 누릴 수 있는 이유다.
따라서 오픈AI가 지난달 무료 사용자에게 광고를 도입할 계획을 발표한 것은, 지금까지(2026년 현재) ‘뉴스 같지 않은 최대의 뉴스’일 수 있다. 왜냐하면, 물론 당신이 주의 깊게 지켜보았다면, 이런 일이 일어날 징후는 곳곳에 널려 있었기 때문이다. 피지 시모(Fidji Simo)는 2025년 오픈AI의 앱 CEO로 합류했는데, 많은 이들이 이를 “페이스북과 인스타카트에서 했던 것처럼 광고를 도입하겠다”는 신호로 해석했다. 샘 알트먼(Sam Altman)은 상업 관련 팟캐스트에서 광고 도입을 반복적으로 예고해 왔다. 벤 톰프슨(Ben Thompson) 같은 기술 분석가들도 챗GPT 출시 이후 거의 줄곧 광고 도입을 예측해 왔다.
하지만 광고 도입이 놀랍지 않은 주된 이유는, 그것이 인터넷 서비스를 가능한 한 많은 소비자에게 제공하는 최선의 방식이기 때문이다.
LLM 사용자의 롱테일(Long Tail)
몇 년 전 유행하기 시작한 용어인 ‘사치 신념(Luxury beliefs)’은 어떤 입장을 진정으로 원칙에 따라 취하는 것이 아니라, 단지 겉보기에 그렇게 보이기 위해 취하는 것을 의미한다. 특히 광고 분야에서 기술계에는 이런 사례가 많다. ‘데이터 판매!’, ‘추적!’, ‘주의력 수확!’ 같은 빙고 단어들에 대한 도덕적 거부감을 표명하면서도, 인터넷은 늘 광고에 의존해 왔고, 대부분의 사람들은 이를 선호한다. 인터넷 광고는 역사상 가장 위대한 ‘공공재(public goods)’ 중 하나를 만들어 냈으며, 그 대가는 미미하다—가끔 고양이가 잠드는 자루나 수경 재배로 꾸민 거실 정원 광고를 보는 정도다. 이를 나쁜 일이라고 주장하는 사람들은 보통 당신에게 무언가를 증명하려는 경우가 많다.
인터넷 역사 애호가라면 누구나 광고가 플랫폼의 궁극적 수익화 핵심 요소임을 알고 있다: 구글, 페이스북, 인스타그램, 틱톡은 모두 무료로 시작하여 타깃 광고를 통해 수익화에 성공했다. 광고는 저가형 구독자들의 ARPU(사용자당 평균 수익)를 보완하는 수단이기도 하며, 넷플릭스가 최근 도입한 월 8달러 구독 옵션처럼, 플랫폼에 광고를 도입하는 방식이다. 광고는 인터넷 상의 대부분의 서비스가 무료이거나 극히 저렴해야 한다는 사용자 기대를 형성하는 데 매우 효과적이다.
이런 패턴은 이제 선도 연구소, 전문 모델 기업, 소규모 소비자용 AI 기업에서도 관찰되고 있다. 소비자용 AI 구독 기업들에 대한 우리 조사 결과, 이러한 모든 기업들이 구독 전환에 진정한 어려움을 겪고 있음을 확인할 수 있다:
그렇다면 해결책은 무엇인가? 과거 소비자용 성공 사례에서 알 수 있듯, 광고는 서비스를 수십억 명의 사용자에게 확장하는 최선의 방식이다.
왜 대부분의 사람들이 AI 구독에 비용을 지불하지 않는지를 이해하려면, 사람들이 AI를 실제로 어떻게 사용하는지를 알아야 한다. 작년, 오픈AI는 이와 관련된 데이터를 공개했다.
요약하자면, 대부분의 사람들은 이메일 작성, 정보 검색, 멘토링 또는 조언 같은 개인 생산성 업무를 위해 AI를 사용한다. 동시에, 고부가가치 활동인 프로그래밍은 전체 쿼리 중 아주 작은 부분만 차지한다. 소문에 따르면, 프로그래머는 LLM의 가장 충성도 높은 사용자 중 하나이며, 일부는 매일의 사용 제한을 최적화하기 위해 수면 시간표조차 조정한다고 한다. 이러한 사용자들에게는 월 20달러 혹은 200달러의 구독료가 결코 과도하게 느껴지지 않는다. 왜냐하면 그들이 얻는 가치(효율적인 SWE 인턴 여러 명 수준)가 구독료보다 몇 배나 더 크기 때문이다.
그러나 일반적인 질의, 조언, 심지어 글쓰기 도움을 위해 LLM을 사용하는 사용자들에게는 실제 유료 구독 부담이 너무 크다. 왜 ‘하늘이 파란 이유는 무엇인가?’ 혹은 ‘펠로폰네소스 전쟁의 원인은 무엇인가?’ 같은 질문에 대한 답을 위해 비용을 지불해야 할까? 이전에는 구글 검색이 충분히 좋은 답변을 무료로 제공해 주었는데 말이다. 글쓰기 도움의 경우조차(사실 어떤 사람들은 이메일 작업이나 일상 업무 처리에 이를 활용하고 있다), 이는 일반적으로 한 사람의 업무 중 충분히 큰 부분을 대신 수행하지 못해, 개인이 구독료를 지불할 만한 정당성을 확보하지 못한다. 게다가 대부분의 사람들은 고급 모델 및 기능을 사실상 필요로 하지 않는다: 이메일 작성이나 레시피 추천에 최고의 추론 모델이 필요한가?
한 걸음 물러서서 몇 가지 사실을 인정해 보자. 챗GPT와 같은 제품에 유료 구독을 하는 절대적 사용자 수는 여전히 막대하다: 주간 활성 사용자(WAU) 8억 명의 5–10%. 8억 명의 5–10%는 4,000만~8,000만 명이다! 게다가 프로 버전의 200달러 가격대는 소비자 소프트웨어 구독의 상한선으로 간주되는 금액의 10배에 달한다. 하지만 챗GPT를 무료로 10억 명 이상의 사용자에게 확장하려면, 구독 외의 다른 수익화 방식을 도입해야 한다.
좋은 소식은 사람들이 실제로 광고를 좋아한다는 점이다! 평범한 인스타그램 사용자에게 물어보면, 그들은 자신이 받는 광고가 매우 유용하다고 말할 것이다: 자신이 진정으로 원하고 필요한 제품을 받아, 삶을 실질적으로 더 나아지게 만드는 구매를 하게 된다. 광고를 착취적 또는 침해적이라고 규정하는 것은 후진적이다: 아마 우리는 텔레비전 광고에 대해서는 그런 감정을 갖고 있을 수 있지만, 대부분의 경우 타깃 광고는 오히려 꽤 훌륭한 콘텐츠다.
여기서 나는 오픈AI를 예시로 사용하고 있다(사용 동향에 대해 가장 솔직한 연구소 중 하나라는 점에서). 그러나 이 논리는 모든 선도 연구소에 적용된다: 수십억 명의 사용자에게 확장하려면, 결국 어느 형태든 광고를 도입해야 한다. AI 분야의 소비자 수익화 모델은 아직 해결되지 않았다. 다음 섹션에서는 몇 가지 가능성을 소개하겠다.
가능한 AI 수익화 모델
내가 소비자 앱 개발 분야에서 얻은 일반적인 경험 법칙은, 광고를 도입하기 전에 최소 1,000만 명의 WAU를 확보해야 한다는 것이다. 많은 AI 연구소는 이미 이 문턱을 넘었다.
우리는 이미 챗GPT에 광고 단위가 도입될 것임을 알고 있다. 그렇다면 그 모습은 어떠할까? 또 다른 가능한 LLM 광고 및 수익화 모델은 무엇인가?
1. 고부가가치 검색 및 의도 기반 광고: 오픈AI는 식재료 레시피, 여행 숙박 추천 등과 같은 이 유형의 광고를 무료 및 저비용 계층 사용자에게 곧 출시할 예정이라고 확인했다. 이러한 광고는 챗GPT 응답 영역과 분리되어 있으며, 명확히 ‘후원(Sponsored)’으로 표시될 것이다.
시간이 지남에 따라 광고는 프롬프트와 유사해질 수도 있다: 당신이 특정 제품 구매 의도를 프롬프트하면, 에이전트가 이를 종단 간(end-to-end) 처리하며, 후원 및 비후원 콘텐츠 목록 중에서 선택한다. 여러 면에서 이러한 광고는 1990년대와 2000년대 초창기 광고 단위 및 구글이 스폰서 SEO 광고 단위를 통해 완성한 모델을 연상시킨다(참고로 구글은 여전히 광고 사업에서 대부분의 수익을 얻고 있으며, 창립 15년 이상이 지난 후에야 구독 사업에 진입했다).
2. 인스타그램 스타일의 맥락 기반 광고: 벤 톰프슨은 오픈AI가 챗GPT 응답에 광고를 더 일찍 도입했어야 한다고 지적했다. 첫째, 당시 오픈AI는 제미니(Gemini) 대비 실질적인 기능 우위를 가지고 있었으므로, 비유료 사용자가 광고에 더 일찍 적응하도록 만들 수 있었다.
둘째, 이를 통해 오픈AI는 단순히 의도 기반 쿼리 기회에 따라 광고를 제공하는 것이 아니라, 당신이 원하는 것을 예측하는 뛰어난 광고 제품을 개발하는 데 앞서갈 수 있었다. 인스타그램과 틱톡은 당신이 전혀 몰랐지만 즉각 구매해야 할 제품을 보여주는 놀라운 광고 경험을 제공하며, 많은 사용자들이 광고를 침해적이 아니라 유용하다고 느낀다.
오픈AI가 보유한 개인정보 및 메모리의 양을 고려할 때, 챗GPT에 유사한 광고 제품을 구축할 충분한 기회가 있다. 물론 이 앱들의 사용 경험 사이에는 차이가 있다: 인스타그램이나 틱톡에서 더 ‘린백(reclined)’한 광고 경험을, 챗GPT처럼 더 몰입도 높은 모델 사용 경험으로 전환할 수 있을까? 이는 훨씬 더 어려운 문제이자, 훨씬 더 수익성이 높은 문제다.
3. 제휴 커머스(Affiliate Commerce): 작년, 오픈AI는 시장 플랫폼 및 개별 소매업체와 협력해 실시간 결제 기능을 도입한다고 발표했다. 이를 통해 사용자는 채팅 내에서 바로 구매할 수 있다. 이를 자체 전용 쇼핑 수직 영역으로 발전시킬 수 있고, 에이전트가 의류, 가정용품 또는 희귀 아이템 등 사용자가 관심을 두고 있는 상품의 입고 여부를 실시간으로 찾아주며, 모델 제공업체는 이 서비스에서 발생하는 거래 수수료를 수익으로 얻는 구조를 상상할 수 있다.
4. 게임: 게임은 종종 독자적인 광고 단위로 간과되거나 가려져 있으나, 챗GPT 광고 전략에 어떻게 통합될 수 있을지 불분명하더라도 여기서 언급할 가치가 있다. 앱 설치 광고(그중 상당수가 모바일 게임)는 페이스북 광고 성장의 상당 부분을 차지해 왔으며, 게임은 본질적으로 매우 수익성이 높아, 여기에 막대한 광고 예산이 투입될 가능성은 어렵지 않게 상상할 수 있다.
5. 목표 기반 입찰(Target-based Bidding): 경매 알고리즘 애호가(또는 블록체인의 가스비 최적화 전문가에서 LLM으로 전향하려는 사람들)에게 흥미로운 모델이다. 특정 쿼리에 대해 보너스(예: 노에 밸리(Noe Valley) 부동산 알림 10달러)를 설정하고, 모델이 특정 결과를 얻기 위해 막대한 계산 리소스를 투입하게 할 수 있을까? 그러면 특정 문제의 ‘가치’를 기준으로 완벽한 가격 차별화를 달성할 수 있으며, 특히 중요한 검색에 대해 보다 확실한 사고 체인(Chain-of-Thought) 추론을 얻을 수도 있다.
Poke는 이에 대한 최고의 사례 중 하나다: 사용자가 챗봇과 직접 구독 서비스를 협상해야 한다(물론 이는 실제 계산 비용과는 연동되지 않지만, 이것이 어떤 모습일 수 있는지를 보여주는 흥미로운 사례다). 어느 정도는, 일부 모델은 이미 이렇게 작동한다: 커서(Cursor)와 챗GPT 모두, 입력된 쿼리의 복잡도에 따라 모델을 자동으로 선택하는 라우터를 갖추고 있다. 하지만 드롭다운 메뉴에서 모델을 직접 선택하더라도, 해당 문제에 투입되는 기본 계산량을 선택할 수는 없다. 따라서 매우 적극적인 사용자에게는, 문제의 가치를 달러 단위로 직접 지정할 수 있는 기능이 매우 매력적일 수 있다.
6. AI 엔터테인먼트 및 동반자 서비스 구독: AI 사용자들이 실제로 유료 구독을 지불하는 두 가지 주요 사례는 코딩과 동반자 서비스다. 캐릭터AI(CharacterAI)는 비연구소 소속 AI 기업 중 가장 높은 WAU를 기록한 기업 중 하나이며, 동반자 및 엔터테인먼트의 혼합 서비스를 제공함에 따라 월 9.99달러의 구독료를 부과할 수 있다. 하지만 사람들이 동반자 앱에 실제로 유료 구독을 지불하더라도, 동반자 제품이 안정적으로 광고 수익화가 가능한 수준을 넘어선 사례는 아직 보지 못했다.
7. 토큰 기반 사용량 과금: AI 창의 도구 및 코딩 분야에서는 토큰 기반 사용량 과금이 일반적인 수익화 모델이다. 이는 고급 사용자를 보유한 기업에게 매력적인 가격 책정 방식이 되었으며, 사용량에 따라 차별화된 과금 및 추가 수익 창출이 가능하게 한다.
AI 분야의 수익화는 여전히 해결되지 않은 과제이며, 대부분의 사용자는 여전히 선호하는 LLM의 무료 계층을 즐기고 있다. 그러나 이는 단지 잠시뿐이다: 인터넷의 역사는 광고가 반드시 길을 찾을 것임을 보여준다.
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